不推荐使用Keras模型/图层正则化属性

Question

我正在使用Keras来定义模型，然后我尝试使用Distributed Tensorflow进行校准，就像here一样。

我曾经在链接

中处理正规化损失

model = Sequential()
...... #build keras model
loss = tf.reduce_mean(keras.objectives.mean_squared_error(targets, preds))
# apply regularizers if any
if model.regularizers:
    total_loss = loss * 1.  # copy tensor
    for regularizer in model.regularizers:
        total_loss = regularizer(total_loss)
else:
    total_loss = loss

但是现在正规制定者的财产已被删除，并且警告建议使用losses的{​​{1}}属性，所以我尝试了：

model/layer

但这会导致崩溃。请帮忙

Answer 1

正确的做法是：

loss = tf.reduce_mean(keras.objectives.mean_squared_error(targets, preds))
total_loss = loss * 1.  # copy tensor
for reg_loss in model.losses:
total_loss = total8loss + reg_loss